AI用語集
人工知能の完全辞典
Prototypical Networks
Few-shot learningアーキテクチャで、クラスがサポート例の埋め込みの平均値として計算されたプロトタイプによって表されるメトリック空間を学習するもの。
Episode Training
Few-shot learningにおける訓練戦略で、各エピソードがテスト条件を模倣するためにサポートセットとクエリセットでfew-shotタスクをシミュレートするもの。
Support Set
推論時にモデルに提供されるラベル付き例のセットで、ごくわずかな例しかない新しいクラスを理解し分類するのに役立つもの。
Query Set
Few-shot評価中にサポートセットから得た知識を使ってモデルが分類しなければならないラベルなし例のセット。
Metric Learning
類似した例を近づけ、異なる例を遠ざける距離または類似度関数を学習することを目指す機械学習の分野で、few-shot learningにおいて基本的である。
One-Shot Learning
Few-shot learningの極端なケースで、推論時に1クラスあたり1つの例から新しいクラスを認識することをモデルが学習しなければならないもの。
Relation Networks
埋め込み空間でサポート例とクエリ例の間の関係を測定する比較関数を明示的に学習するfew-shotアーキテクチャ。
Base Classes
新しいクラスへのfew-shot適応の前にモデルを事前訓練するために使用される、多数の例が利用可能な訓練カテゴリ。
ニュークラス
few-shot学習において、モデルがテスト段階で認識する必要がある、例が少ないまたは全くない新しいクラス。
クロスドメインFew-Shot
ターゲットクラスが訓練クラスとは異なるドメインから来るfew-shot学習の変種で、より複雑な転移の課題を提示します。
特徴埋め込み
入力データの低次元ベクトル表現で、本質的なセマンティック特徴を捉え、few-shot学習での比較に重要です。
マッチングネットワーク
各クエリ例をすべてのサポート例と比較し、重み付けされた予測を生成するために注意メカニズムを使用するfew-shotアーキテクチャ。
タスク非依存の事前学習
モデルが後で遭遇する特定のfew-shotタスクについての知識なしに、一般的な表現を学習する事前学習フェーズ。
適応的微調整
few-shot学習で新しいクラスに適応するために、サポート例上で少数の反復でモデルの重みを迅速に適応させる技術。
階層的Few-Shot
利用可能な例が少ない場合に一般化を改善するために、クラス間の階層関係を活用するfew-shotアプローチ。
自己教師ありFew-Shot
少数の例で新しいクラスに適応する前に表現を改善するために、自己教師あり学習とfew-shot学習を組み合わせたもの。